2021年最強資料分析工具盤點!想轉行跳槽的小白趕緊收藏

傑華園發表於2021-09-16

文末有工具福利,你不會失望的

最近在後臺看到很多想進入資料分析領域的朋友私信我,讓我幫忙解答一些職業問題。在跟他們的交流中,我發現他們之中70%都是一無所知或剛入門的資料小白,但是都特別積極主動,是真心想學習資料分析。

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他們中大部分人都不是為了轉行才想學,而是覺得多學一點資料分析的技能在身上,對自己的業務是有幫助的。

問的人很多,我也沒時間去一一回答,索性今天就針對資料分析中的應會工具來個盤點。

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入門階段(適合資料小白)

  • 1、Excel

Excel不用說了,資料分析領域入門級的工具,也是日常工作時最常用的工具。

掌握程度:

函式和公式:常用函式(邏輯、統計、查詢、引用、文字、日期、數學函式等)

資料透視表:分類彙總、取平均、最值、自動篩選、會分析佔比、同比、環比、定比。

*VBA程式開發:加分項,有能力的可以先學,如果時間精力不夠可以到進階階段再學

學習書籍/網站:

《你早該這樣玩Excel》、Excelhome論壇

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Excelhome論壇

建議:

先跟著教程過一遍基礎,知道每個函式怎麼用,瞭解資料透視表大概怎麼做,然後再去網上找幾個案例跟著做,在練習中邊學邊練,這樣效率最高。


  • 2、SQL

做資料分析,SQL也是必會的工具,因為我們要利用SQL語句來取數、清洗資料。

掌握程度:

瞭解常用的資料庫型別,學會基礎的增刪改查(會用 select 語句加欄位,找資料;alter語句減欄位;update更新資料等);熟悉掌握主鍵的用法; 理解SQL中各種join的異同

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學習書籍/網站:

《SQL必知必會》/自學SQL網(強烈推薦,不愛看書的同學可以直接在網站邊學邊練)

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建議:

1、選定1-2本書和網站教程後就不要再在網上找學習資料了,這些教材足夠你用,不要浪費時間在這上面

2、學完一遍後,要學會自己總結,製作自己的思維導圖(像上圖),加深記憶,不要用別人的總結去複習,這樣學習效果不好。


  • 3、Python

一般來說,有關資料分析的程式語言有Python和R語言,其中R語言傾向於統計分析、繪圖,而Python偏向資料處理,實用性更高一點,所以對於新手來說,入門學Python是比較好的選擇。

掌握程度:

瞭解學習Python基本概念

掌握並熟練使用三個庫 Numpy、Pandas、Matplotlib

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學習書籍/網站:

《深入淺出Python程式設計》、B站教程影片(全免費)

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建議:

這幾年Python大熱,導致全網都是賣課的廣告,但其實網路上有很多Python資源都夠你學,不用去花那冤枉錢。按照我給你建議的學習書籍/網站去學Python完全足夠。


進階階段(適合有一定資料基礎)


  • 1、BI工具

資料最終是要呈現給業務/管理層檢視的,因此到進階階段,BI工具也是必須要掌握的一個技能。

掌握程度:

懂得如何利用BI工具去連線資料庫;瞭解 儀表盤 Dashboard 的概念,知道絕大多數圖表適用的場景;明白維度和指標的區分以及一些資料的清洗。

學習工具/網站:

FineBI:FineBI幫助文件、帆軟社群

PowerBI: 《Power BI 權威指南》

Tableau: 《人人都是資料分析師:Tableau應用實戰》

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建議:

現在市面上BI工具很多,國內企業一般是用FineBI,外國企業大多數是用PowerBI和Tableau兩款元老級軟體,但由於是國外產品,所以對於我們國人來說有兩個不方便的地方:1、幫助文件是英文的,漢化過後的意思不準備,理解和學習成本高 ; 2、無法實現國內企業複雜式報表的需求,本地化服務不佳。但不可否認,Tableau的視覺化和power bi的資料處理和建模,還是很牛的。

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  • 2、R語言

在前文提過,R語言是傾向於統計分析、繪圖,到了進階階段,能掌握R語言是必須的,並且這幾年求職大廠時會R語言已經成了一項基本技能,需要資料分析師熟練掌握。

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掌握程度:

瞭解R的基本使用,掌握基本資料結構,資料匯入匯出,簡單的資料視覺化。

學習書籍/網站:

《Learning R》:牢牢掌握 第一章到第五章的資料基本入門,這是R最基本的東西,反覆熟讀都不為過。別覺得自己看懂就行了,只有自己敲出來執行正確才行。至於第六章環境和函式這一章建議先直接跳過,比較抽象,等回頭R學差不多了,再回頭看學習效果比較好。

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建議:

R和Python都比較容易學習,但在很多地方它們非常相似,如果你同時學習兩者,就會很容易混淆,所以建議不要同時學習它們。等其中一個掌握到一定的程度,再著手學習另外一個會比較好。


總結

工欲善其事必先利其器,工具的確是資料分析師的利器,但剛入門的小白很容易陷入一種誤區,即我學會了這些工具,我就能成為資料分析師,這顯然是理解有誤。在實際工作中,想要成為一名優秀的資料分析師,光學會這些工具是遠遠不夠的。

讓自己資料分析後的結論能夠落地,實際推動業務增長才是成為一名優秀資料分析師的關鍵。

福利

上述推薦的書籍,給大家準備了電子版。

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